之所以想来谈这个问题,是因为当前一个由deepspeed team官方给出的、传播度非常广的zero3运作流程视频解说,和它实际的代码实现间存在显著差异 【更新在开头】:今天我收到了deepspeed的回复,证实了这种差异的存在: 证实了目前zero3的实现方案是 intra-layer +all-gather+reduce-scatter,而不是文档里说的 inter-layer +...
Trainer.train(...) 主要干了三件事(如果用户提供了resume_from_checkpoint 参数的话,还要从deepspeed 专用格式的checkpoint中加载模型参数和优化器状态,这里暂不考虑): 初始化 deepspeed 的分布式环境(由 torch.distributed.init_process_group() 实现,熟悉torch分布式训练的同学都知道这是分布式训练开头的必要操作,下面...
Deepspeed的zero2和zero3的配置文件Demo Zero2 使用下面这个文件,在8*H100的机器上训练了Qwen2.5-7B模型。上下文窗口8K,参数大小bf16,batch_size = 8(num_gpu)*2(per_gpu_batch_size)*4(gradient_accumulation_steps) =64,deepspeed采用zero2,显存占用约78G,数据量1.4B tokens,训练时长8 hour。 AI检测代码解...
文章深入探讨了DeepSpeed ZeRO3的内部实现，包括初始化过程和模型前向计算的机制。通过解析DeepSpeed命令的本质，读者可以理解其作为Python脚本的执行流程。Trainer.train(...)方法的执行则涉及模型初始化、训练循环及ZeRO3优化过程的实现。
DeepSpeed ZeRO3 是 DeepSpeed Python 库中的一种前沿数据并行技术,旨在通过减少内存开销来高效训练大规模模型。本文深入探讨了 ZeRO3 的内部工作原理,解释了它如何将模型参数分布在多个 GPU 上,以优化内存使用情况,同时涵盖了实施 ZeRO3 的实际方面,如初始化分布式环境、使用前向和后向钩子以及参数分区和聚合的复杂性...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
由于模型的规模非常大,我们需要使用DeepSpeed的Zero3技术来减少内存占用。 三、使用LLaMA-Factory进行微调 LLaMA-Factory是一个用于训练LLaMA模型的开源框架,它支持在多个GPU上进行分布式训练。我们可以使用LLaMA-Factory来加载Qwen14B-chat模型,并进行微调。 配置LLaMA-Factory 首先,我们需要配置LLaMA-Factory的参数。这些...
在使用LLama Factory运行Deepspeed Zero3时,遇到stage3_prefetch_bucket_size配置错误是一个常见的问题。通过仔细检查配置文件、验证数据类型、参考示例配置和调整参数值,你可以轻松地解决这个问题。同时,结合千帆大模型开发与服务平台,你可以更高效地进行模型训练,提高训练速度和准确率。希望这篇文章能帮助你更好地理解和...
📚 在Deepspeed的ZeRO3策略中,我们看到了模型训练的全新优化方式。ZeRO3不仅优化了存储和通信过程,还改进了单机多卡训练时GPU之间的协作方式。🔍 图解ZeRO3展示了在模型训练中,前向计算时GPU如何通过广播帮助其他GPU计算,而计算完成后立即丢弃中间结果,以减少内存占用。🧩...
deepspeed zero3 模型没有加载到GPU上 问题描述: 基于ContextCapture建模生成三维模型,导出Cesium 3D Tiles和B3DM格式后,有时因文件较大,上传服务过慢,想先在本地查看模型情况。但经常会在本地浏览器中查看的过程中出现以下报错。 报错类型1:An eror occurred while rendering.Rendering has stopped. (直接出现报错,...